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論文騙局:故弄玄虛的用字,就算內容都是假的一樣可以發表?——《集體錯覺》

平安文化_96
・2023/01/13 ・2144字 ・閱讀時間約 4 分鐘

精心策畫的論文騙局

1996 年,紐ㄝ大學物理學教授艾倫.索卡,在後現代研究期刊《社會文本》設計了一場論文騙局。圖/Envato Elements

一九九六年,紐約大學物理學教授艾倫.索卡(Alan D. Sokal)在後現代研究期刊《社會文本》(Social Text)上發表了一篇論文〈跨越邊界:朝向量子重力的轉形詮釋學〉(”Transgressing the Boundaries:Toward a Transformative Hermeneutics of Quantum Gravity” in the postmodern journal Social Text)。

根據論文摘要,你覺得這篇論文是在講什麼?

「本文的目標,是藉由探究量子重力的最新發展,進一步地深析指出,海森堡的量子力學和愛因斯坦廣義相對論,如今已經被合成和取代。本文將指出,在物理學的這項新興分支中,時空流形不再是客觀的物理實體;幾何學變成了仰賴脈絡的相對關係;過去科學的基本概念已經變成可以質疑的相對性範疇,就連存在本身也不例外。我認為這種觀念革命,對於後現代的自由科學,具有深遠意義。」

如果你覺得這整段話只是用一堆意義不明的術語堆砌起來的胡扯,恭喜你猜對了

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索卡教授瞎掰了一篇論文,投稿到《社會文本》期刊,六名編輯審查之後決定接受,當成嚴肅的學術著作放在該期刊的特刊。

然後索卡發文說整件事都是他設計的騙局。他之所以煞費苦心做這種事,是為了要證明很多學術界的人都會用故作高深的方式騙取名聲。

索卡教授為了證明學術界會用故作高深的方式騙取名聲。圖/Envato Elements

住在拉普達裡的學者

強納森.斯威夫特(Jonathan Swift)在一七二六年的《格列佛遊記》(Gulliver’s Travels)就諷刺過這種事情,故事中的天空之城拉普達,住著一群偏執的學者和理論家,整天只會研究一些脫離現實的沒用東西。

索卡跟斯威夫特一樣虛構了很多荒謬的東西來諷刺這種現象,他在論文中塞進許多解構主義的流行術語:「偶然的」(contingent)、「反霸權的」(counterhegemonic)、「知識論的」(epistemological)。事後他對《紐約時報》表示,「這篇文章是在刻意模仿某些學者胡亂引述數學與物理概念的行為。我把這些胡扯連在一起,然後發明一個說法去吹捧。整篇文章完全不需要符合任何知識標準,也不需要符合邏輯,所以超好寫的。」

索卡一邊諷刺文化研究與文學批評期刊那種用字吹毛求疵的無聊文化,一邊用詰屈聱牙的高深術語來諷刺那些學界的派系鬥爭。學界彼此批判時候很愛使用一些沒人看得懂的術語,經常搞到即使是同領域的學者,也看不懂作者在說什麼。

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索卡與《社會文本》高層兩方唇槍舌戰。圖/Envato Elements

事件發生之後,《社會文本》高層發表了一篇相當酸的回應:「索卡博士認為我們是知識相對主義者,他搞錯了。」共同創立該期刊的紐約大學教授史丹利.阿諾維茲(Stanley Aronowitz)表示,「而且這是因為他書讀得太少,學的東西也不夠多」。

索卡看到回應反唇相稽,「光是《社會文本》接受這篇文章,就已經證實那些後現代文學理論家的傲慢,已經誇張到可以無視邏輯。難怪他們從來不去問物理學家,那些引述物理的文字有沒有意義。在他們的世界裡,無法理解變成了某種美德;典故、隱喻、雙關語取代了證據跟邏輯。我的文章只是提供了一個例子,證明了這個流派多年以來的作風。」

學術界、法律界、醫學界這些白領人士,最容易被這種聲望連鎖反應所影響。當聲望決定一切,金字塔頂層的聲音就會過度放大,很多時候他們的說法可以廣傳,並不是因為說法有價值,而是因為其他人希望自己聽得懂他們在說什麼。即使其他專業人士聽不懂,通常也都會為了守住自己的飯碗而默默跟隨。

當聲望決定一切時,很多時候並不是因為說法有價值,而是其他人希望自己聽得懂他們在說什麼。圖/Envato Elements

扁桃體切除術就是個好例子。這種手術的效果欠缺科學根據,但因為「專業醫學意見」普遍認同,一度盛行了幾十年。在二十世紀最時興的時期,上百萬名兒童接受了扁桃體切除術,其中許多甚至因此受傷或死亡;直到某一天,醫學界才終於願意仔細檢查該手術的效果,然後很快就淘汰了它。

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當我們為了保障自身聲譽而服從權威時,我們會相信某一套既定的敘事,聽不進任何新資訊,所以很容易繼續以訛傳訛。這種時候,敘事的真假並不重要,因為在其他人眼中,我們這群附和的人都是專家,不太可能搞錯。

不過雖然以訛傳訛的效力很大,但它並非無懈可擊的高牆,反而更像一座疊疊樂——只要抽掉那根關鍵的木條,整座塔就會瞬間崩毀。

——本文摘自《集體錯覺:真相,不一定跟多數人站在同一邊!》,2022 年 12 月,平安文化出版,未經同意請勿轉載。

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平安文化_96
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LDL-C 正常仍中風?揭開心血管疾病的隱形殺手 L5
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/06/20 ・3659字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作,泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通,多數人會想到都市裡的壅塞車潮,但真正致命的「塞車」,其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機,主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白( Low-Density Lipoprotein,簡稱 LDL )。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色,但當 LDL 顆粒數量失控,卻會開始在血管壁上「違規堆積」,讓「生命幹道」的血管日益狹窄,進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象:即使 LDL 數值「看起來很漂亮」,心血管疾病卻依然找上門來!這究竟是怎麼一回事?沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用?

膽固醇的「好壞」之分:一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好?答案是否定的。事實上,我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(High-Density Lipoprotein,簡稱 HDL)和低密度脂蛋白( LDL )。

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想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」,負責將壞膽固醇( LDL )運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少,清不過來,垃圾便會堆積如山,最終導致血管堵塞,甚至引發心臟病或中風。

我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白(LDL)/ 圖片來源:shutterstock

因此,過去數十年來,醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL,女性則需更高,達到 50 mg/dL( mg/dL 是健檢報告上的標準單位,代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數)。女性的標準較嚴格,是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降,需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地,LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下,以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字,實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼,為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪,會透過血液運送到全身,這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」,主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式,而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

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這些血脂對身體運作至關重要,本身並非有害物質。然而,由於脂質是油溶性的,無法直接在血液裡自由流動。因此,在血管或淋巴管裡,脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合,變成可以親近水的「脂蛋白」,才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠,製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中,低密度脂蛋白載運大量膽固醇,將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時,部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應,最終形成粥狀硬化斑塊,導致血管阻塞。因此,LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號,因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白(HDL) 則恰好相反。其組成近半為蛋白質,膽固醇比例較少,因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」,負責清除血管壁上多餘的膽固醇,並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此,HDL-C 被視為「好膽固醇」。

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為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。/ 圖片來源:shutterstock

過去數十年來,醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物,如史他汀類(Statins)以及近年發展的 PCSK9 抑制劑,其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而,科學家們在臨床上發現,儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好,甚至很低,卻仍舊發生中風或心肌梗塞!難道我們對膽固醇的認知,一開始就抓錯了重點?

傳統判讀失準?LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年,美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校(UCLA)進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間,全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據,並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現,在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中,竟有高達 72.1% 的人,其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」!即使對於已有心臟病史的患者,也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

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這項研究明確指出,依照當時的指引標準,絕大多數首次心臟病發作的患者,其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著,單純依賴 LDL-C 數值,並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式,可能就像只計算路上有多少貨車,卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣,沒辦法完全揪出真正的問題根源!因此,科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」,找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」:L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。他們發現,LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷,如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。發現 LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷。/ 圖片來源:shutterstock

早在 1979 年,已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

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台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術,像是用一個特殊的「電荷篩子」,依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡,成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少,相對溫和;而 L5 則帶有最多負電荷,電負性最強,最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年,陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中,分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實,在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中,L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣,不僅天生帶有超強負電性,還可能與其他不同的蛋白質結合,或經過「醣基化」修飾,就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質,使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時,它並非僅僅路過,而是會直接「搞破壞」:首先,L5 會直接損傷內皮細胞,讓細胞凋亡,甚至讓血管壁的通透性增加,如同在血管壁上鑿洞。接著,L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後,血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

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然而,這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後,會堆積在血管壁上,逐漸形成硬化斑塊,使血管日益狹窄,這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂,可能引發急性血栓,直接堵死血管!若發生在供應心臟血液的冠狀動脈,就會造成心肌梗塞;若發生在腦部血管,則會導致腦中風。

L5:心血管風險評估新指標

現在,我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此,是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在,除了關注 LDL-C 的「總量」,我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」,即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念,從世界知名的德州心臟中心帶回台灣,並創辦了美商德州博藝社科技(HEART)。HEART 在台灣研發出嶄新科技,並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可,日本也正在申請中,希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說,如果您的 L5% 數值小於 2%,通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%,您就屬於高風險族群,建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時,務必提高警覺,這可能預示著心血管疾病即將發作,或已在悄悄進展中。

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對於已有心肌梗塞或中風病史的患者,定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外,糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群,以及長期吸菸者,L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代,無論是癌症還是心血管疾病的防治,都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標,而是進一步透過更精密的生物標記,例如特定的蛋白質或代謝物,來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值,或是對這項新興的健康指標感到好奇呢?

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論文好多看不完?研究生的救星!用 AI 幫你分析統整!
泛科學院_96
・2023/10/14 ・761字 ・閱讀時間約 1 分鐘

近期科技界最熱烈討論的新聞,應該就屬韓國有研究單位宣布找到了新的室溫常壓超導體 LK-99 ,聽說可以在一般的高中大學實驗室中完成。這讓我不禁好奇它的製作原理,但,大部分的朋友應該跟我一樣都不是專業材料工程人員,看不懂論文怎麼辦呢?除了等泛科學出影片,別忘了我們有 AI 呀!今天我要來分享一套專門訓練來閱讀論文的 AI —— SciSpace Copilot。

今天的影片簡單的跟大家分享了基於 GPT 技術且針對閱讀學術文章進行特別優化的 AI —— SciSpace ,我只要遇到研究型文章都會特別開這個工具起來使用,其他的大語言模型都無法做到如此細緻。我覺得生成式人工智慧的未來就會到處是這種基於某種目的,比如讀論文,使用某個大模型進行微調 Fine-Tuning 之後的小模型,將會協助我們解決各種問題。

是說現在的研究生做研究的工具真是越來越多,你會想要把這支影片分享給你的指導老師看嗎?
歡迎你把使用的經驗與想法在影片下方留言與我分享!

也歡迎加入泛科學院的頻道會員,或者科學AI的Discord論壇,一起討論交流。

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如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,或是透過超級感謝展現你的心意,讓我製作更多實用有趣的 AI 教學影片,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
44 篇文章 ・ 53 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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即便不認同群體意見,我們也不敢提出異議?「共識陷阱」創造了沉默的同意——《集體錯覺》
平安文化_96
・2023/01/14 ・2432字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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有些時候,沉默就是背叛。
——馬丁.路德.金(Martin Luther King Jr.)

「幫臉蛋打分數」實驗

想像一下,你是二○○○年代末的荷蘭大學生,有一天在上課的路上穿過社會科學院,看到一張召募受試者的海報,名字叫〈看見美麗〉,是一群社會心理學家在研究人類如何認知臉蛋的吸引力。平常就愛翻時尚雜誌的你,覺得自己實在不去不行,而且該實驗還在法國與義大利同步進行,實在太酷了,所以你立刻報了名。

受試內容非常簡單,一邊接受腦部掃描,一邊幫臉蛋打分數。圖/Envato Elements

幾天之後,研究團隊請你填一份健康調查,例如有沒有幽閉恐懼症之類,並安排實驗時間;實驗似乎非常簡單:一邊接受腦部掃描,一邊幫一大堆女生臉蛋的照片打分數。「這根本只是花一個小時滑社交軟體 Tinder 嘛。」你想著,這樣就能為科學做出貢獻,實在太好了。

實驗當天,一名穿著白袍的助手帶你進入房間,房裡有一張小小的床。床的旁邊是一個巨大的白色塑膠甜甜圈,洞的大小剛好可以塞進那張床。「這叫作功能性磁振造影,」助手表示,她請你躺在床上,遞給你兩個控制器,每個控制器上各有四個按鈕,上面分別寫著 1 到 8。

「接下來我們會放出許多照片,請你告訴我們每張照片有多吸引人,」她指著控制器上的按鈕,「毫無吸引力就打 1 分,非常吸引人就打 8 分;每張照片有三到五秒的時間回答。」她說完之後給你戴上耳機,在你頭上敲了幾下把耳機固定。你看了一下那個塑膠甜甜圈,裡面好像有個小螢幕。

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「感覺如何?」耳機傳來助手的聲音。

「OK 啦,」你說,雖然你其實有點緊張,而且有點冷。

助手請你盡量保持安靜,然後整張床緩緩滑入了那個白色甜甜圈。

實驗在磁振造影機裡進行,令人感到有點緊張及不適。圖/Envato Elements

一分鐘後,甜甜圈裡的小螢幕亮了起來,出現一張女生的臉蛋照片,畫著濃妝面帶微笑,頭髮看起來油膩膩的;照片消失之後,你給照片打了六分,幾秒鐘後數字「8」亮了起來,旁邊寫著「+2」。看來「米蘭和巴黎的女性受試者」對這張臉的評價,平均比你高兩分。

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「喔?」你皺起眉頭,「這樣啊?是我漏看什麼嗎?」

螢幕上出現第二張功能性磁振造影照片,你努力無視磁振造影機器的嗡嗡聲,繼續打分數。在那之後,照片一張又一張出現,就這樣經過了五十分鐘。

實驗完成之後你來到休息室,另一個助理突然走了進來,說要拜託你在沒有磁振造影機的情況下,把每張照片再打一次分數;他把你帶到另一個房間,確認你覺得舒服之後,以不同的順序給你看之前那些照片。

不過這次,那些「歐洲受試者給出的平均分數」消失了,而且沒有時間限制,每張照片你愛看多久就看多久。結束之後助手問你感覺如何,並感謝你的參與,你也很高興對科學做出貢獻。

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大腦認為錯的意見

不過你做出貢獻的方式,其實跟你想的不太一樣。實驗結束之後你才知道,其實整個設定都是騙你的,這個實驗的真正目的,是研究你對臉蛋的評價會如何因為其他人的評價而改變。

實驗根本就沒有「歐洲各地同步進行」,那些「其他國家」或者什麼「米蘭和巴黎受試者的平均評分」全都是事先寫好規則的極端值,只是刻意為了跟你唱反調而已。但有趣的是,這個虛構設定的實驗,卻告訴了我們很多真實的事情。

實驗中的極端值只是刻意為了跟你唱反調而已。圖/Envato Elements

功能性磁振造影的掃描結果顯示,當我們發現自己偏離了主流意見,大腦就會在神經層次上,產生一種跟事與願違時相同的反應。

當事情的走向出乎預期,我們通常會認為是自己搞錯,這時大腦會把錯誤記錄下來,讓我們下一次不要再犯。這種機制在我們學習開車跟滑雪的時候很有用,卻會在社會之中造成麻煩:大腦會把與眾不同的意見當成錯誤的意見,讓我們下意識服從群體的共識。

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因此,當我們重新幫同一疊照片評分,我們給出的分數就變得跟「歐洲各地的平均分數」更近,請注意這個設定的真正意義。這些「歐洲各地的受試者」並不是我們的內團體,「巴黎跟米蘭的女性受試者」遠在天邊,我們根本就不認識,即使意見不同也不用擔心被他們排擠,可是我們還是被影響了。

這表示即使「其他人」不在現場、不知道打哪來的、甚至根本就不存在,他們的意見還是能夠讓我們服從。

即使「其他人」不在現場、甚至根本不存在,他們的意見還是能讓人服從。圖/Envato Elements

這個實驗告訴我們,即使眼前是一群自己未必重視的群體,即使「主流意見」可能只是我們的錯覺,我們也會在意自己是否偏離。在社交場合,我們的大腦不會仔細檢查眼前的表象是否為真,只會照著本能做事。這種情況我稱之為「共識陷阱」(consensus trap)。

它會創造出另一種集體錯覺:不是奠基於謊言,而是奠基於沉默,讓我們為了保持沉默,最後搞到彼此誤解。這種沉默的共識很可怕,它讓我們搞不清楚自己做錯了什麼,畢竟我們既沒有盲從他人,也沒有假意迎合,只是保持沉默而已。

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——本文摘自《集體錯覺:真相,不一定跟多數人站在同一邊!》,2022 年 12 月,平安文化出版,未經同意請勿轉載。

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